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Web-Analytics (DLBECWC01)

Kursnummer:

DLBECWC01

Kursname:

Web-Analytics

Gesamtstunden:

150 h

ECTS Punkte:

5 ECTS

Kurstyp: Pflicht

Kursangebot : WS, SS

Course Duration : Minimaldauer 1 Semester

Zugangsvoraussetzungen:

keine

Kurskoordinator(en) / Dozenten / Lektoren:

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Bezüge zu anderen Modulen:

Siehe Modulbeschreibung

Beschreibung des Kurses:

Web-Analytics ist die Untersuchung des Benutzerverhaltens im Web, in der Regel bezogen auf die Interaktionen mit einer bestimmten Website oder Web-Anwendung. So lässt sich beispielsweise erkennen, wie viele Besucher auf die eigene Seite kommen, was sie dort machen und wo sie die Seite wieder verlassen. Auch Transaktionen und ihre Herkunft werden auf diese Weise gemessen. So lässt sich der Erfolg von Online-Marketing-Aktionen messen.

Dennoch steckt Web Analytics bei vielen Unternehmen immer noch in den Kinderschuhen. Das Problem: In vielen Fällen reicht es nicht aus, lediglich ein Analytics-System auf einer Website einzubauen. Die eigentliche Arbeit beginnt bereits vorher mit diversen dividuellen, businessabhängigen Fragestellungen. Für welches Tool entscheide ich mich? Welche Kennziffern sind wichtig? Welche Aktionen kann ich aus den generierten Zahlen ableiten? Hierzu benötigt man fundiertes Wissen und die entsprechenden Hintergründe.

Der Kurs Web-Analytics vermittelt das passende Hintergrundwissen, um Website-Daten korrekt zu ermitteln, umfassend zu analysieren und mit den daraus gewonnenen Ergebnissen das Online-Marketing bestmöglich zu optimieren.

Kursziele:

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage,

  • den Begriff Web Analytics (Web-Analyse) zu definieren und das Fachgebiet Web Analytics im Hinblick auf typische Ziele und Anwendungsgebiete zu beschreiben.
  • wichtige Kennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) zu definieren, die für das Marketing zentral sind.
  • ein erfolgreiches Controlling der Webaktivitäten aufzubauen, um die zuvor festgelegten Ziele bestmöglich zu messen.
  • zentrale Metriken, Methoden und Modelle der Webanalyse zu verstehen, um die Customer Journey zu messen und zu optimieren.
  • die Datenschutz-Problematik und rechtlichen Bedenken beim Einsatz von Web-Analyse-Tools auf Websites einzuschätzen und datenschutz- und rechtskonform anzuwenden.
  • aus dem Angebot von Analytics-Tools das passende für ein Unternehmen bzw. ein Marketing-Aktivität auszuwählen.

Lehrmethoden:

Die Lehrmaterialien enthalten Skripte, Video-Vorlesungen, Übungen, Podcasts, (Online-) Tutorien und Fallstudien. Sie sind so strukturiert, dass Studierende sie in freier Ortswahl und zeitlich unabhängig bearbeiten können.

Inhalte des Kurses:

1. Grundlagen

1.1 Einführung, Definitionen und Abgrenzung zu Digital Analytics

1.2 Grenzen und Möglichkeiten

1.3 Marktteilnehmer: Advertiser und Tool Anbieter

1.4 Auswahl eines Analytics-Systems

2. Datensammlung, Datenspeicherung und Datenauswertung

2.1 Einführung

2.2 Methoden der Datensammlung

2.3 Methoden der Datenspeicherung

2.4 Methoden der Datenauswertung

2.5 Rechtliche Aspekte

3. Metriken

3.1 Einführung

3.2 Hits

3.3 Seitenaufrufe

3.4 Besuche

3.5 Besucher

3.6 Weitere Metriken

4. Key Performance Indicators (KPIs) der Web-Analyse

4.1 Publikum (Sessions, Unique Users, New Users, Returning Users)

4.2 Traffic-Quellen (Organic Search, Paid Search, Referral, Social, Newsletter, Direct Traffic)

4.3 Inhaltsnutzung und Website-Tracking (Bounce Rate, Durchschnittliche Verweildauer, Benutzerfluss/Klickverhalten, durchschnittliche Seitenladezeit, Ein- und Ausstiegsseiten, Ausfälle und Fehler)

4.4 Conversion und Kosten (Conversion, Conversion Rate, Cost-per-Conversion, Return-on-Investment)

4.5 KPIs spezifischer Inhalte und digitale Kanäle (u.a. Mobile-Apps, Social Media und Social Networks, Social Engagement, Weblogs, Dynamische Webanwendungen)

5. Attribution und Attributionsmodelle

5.1 Einleitung

5.2 Attribution und Customer Journey

5.3 Statische und dynamische Atributtionsmodelle

5.4 KPIs der Marketing-Attribution: Cost-Per-Order, Conversions, Total Price per Click, Frequency, Customer Journey Contacts, Intensity-of-Use, Introducer

5.5 Datenbasierte Budget-Allokation

6. Erfolgsmessung und Steigerung

6.1 Einführung: Digitale Ziele, Global-, Subziele und Benutzerziele

6.2 Zielgruppenfindung und -definition

6.3 Zielorientierte Digitalkanal-Aktivitäten und Messgrößen

6.4 Identifikation, Selektion und Implementierung von von KPIs

6.5 KPIs und Dashboards

6.6 Analytics-Erkenntnisse zur Website- und Marketing-Optimierung nutzen

Literatur:

  • Grigsby, M.: Marketing Analytics: A Practical Guide to Improving Consumer Insights Using Data Techniques, 2nd Edition, London 2018
  • Hassler, M.: Digital und Web Analytics: Metriken auswerten, Besucherverhalten verstehen, Website optimieren (mitp Business), Frechen 2017
  • Kamps, I.; Schetterer D.: Performance Marketing - Der Wegweiser zu einem mess- und steuerbaren Marketing – Einführung in Instrumente, Methoden und Technik, Wiesbaden 2017
  • Kreutzer, R.: Praxisorientiertes Online-Marketing. Konzepte, Instrumente, Checklisten, 3. Aufl., Wiesbaden 2018.
  • Lemmenett, E.: Praxiswissen Online-Marketing, Affiliate- und E-Mail-Marketing, Suchmaschinenmarketing, Online-Werbung, Social Media, Online-PR, 6. Aufl., Wiesbaden 2017.
  • Vollmert, Markus & Lück, Heike: Google Analytics - Das umfassende Handbuch, Bonn 2018.

Eine aktuelle Liste mit kursspezifischer Pflichtlektüre sowie Hinweisen zu weiterführender Literatur ist im Learning Management System hinterlegt.

Prüfungszugangsvoraussetzung:

  • Kursabhängig: Begleitende Online-Lernkontrolle (max. 15 Minuten je Lektion, bestanden / nicht bestanden)
  • Kursevaluation

Prüfungsleistung:

Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie

Zeitaufwand Studierenden (in Std.):150

Selbststudium (in Std.): 110
Selbstüberprüfung (in Std.): 20
Tutorien (in Std.): 20

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